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개요현대 데이터 분석과 머신러닝 파이프라인은 빠르고 효율적인 데이터 표현, 메모리 공유, 직렬화 없는 연산 처리를 필요로 합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 포맷이 Apache Arrow이며, 이를 활용한 핵심 단위가 바로 Arrow Dataset입니다. Arrow Dataset은 대규모 열 지향(columnar) 데이터 처리를 위해 최적화된 구조로, Pandas, Spark, DuckDB, PyTorch 등 다양한 시스템과의 호환성과 성능을 동시에 보장합니다.1. 개념 및 정의Arrow Dataset은 Apache Arrow 포맷을 기반으로 구성된 대규모 데이터 집합으로, 열 지향 메모리 구조와 zero-copy 특성을 활용해 고속 분석 및 머신러닝 워크로드에 적합한 형태로 데이터를 저장·관..

개요합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 데이터를 기반으로 통계적 특성을 유지하면서 생성된 인공 데이터입니다. 이는 개인정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 최적화 등의 목적으로 활용되며, 금융, 의료, 자율주행, 머신러닝 연구 등 다양한 산업에서 주목받고 있습니다.1. 합성 데이터란?합성 데이터는 실제 데이터를 직접 활용하지 않고, 데이터의 특성을 모방하여 생성된 가상의 데이터입니다.1.1 합성 데이터의 주요 특징실제 데이터와 유사한 통계적 특성 보유개인정보 보호 및 보안 강화 (GDPR, HIPAA 규제 준수 가능)데이터 부족 문제 해결 및 AI 모델 성능 향상다양한 시뮬레이션 및 테스트 가능1.2 합성 데이터 vs. 실제 데이터 비교 항목 합성 데이터 실제 데이터 데이..